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EEOC的人工智能和算法公平倡议EEOC的人工智能和算法公平倡议
开发算法，以帮助雇主评估，评估和做出有关工作申请人和雇员的其他决定。尽管该术语的公开用法正在发展，但国会将“ AI”定义为“基于机器的系统，该系统可以为给定的一组人为定义的目标，做出影响实际或虚拟环境的预测，建议或决定。” 2020年的《国家人工智能倡议法》第5002条（3）。在就业环境中，使用AI通常意味着开发人员部分依赖计算机自己的数据分析，以确定做出决策时要使用的标准。AI可能包括机器学习，计算机视觉，自然语言处理和理解，智能决策支持系统和自治系统。。。。（从某些问题中：评估在1964年《民权法》第VII条第VII标题中使用的软件，算法和人工智能的不利影响|美国平等就业机会委员会（EEOC.GOV）。）
特别关注非动能反卫星武器
摘要 目的——卫星因其轨迹可预测性和为军事行动提供的基本功能而成为有吸引力的军事目标。在过去的 13 年中，至少有三个国家（即美国、中国和印度）成功进行了动能反卫星 (ASAT) 导弹试验，这大大增加了低地球轨道空间碎片的数量，其中一些碎片仍在轨道上运行并对太空资产构成威胁 (Miglani, 2019, Wolf, 2007)。所有这些反卫星武器试验都是针对进行试验的国家的自有太空资产进行的，因此，这些事件并未触发武装冲突法 (jus in bello) 的适用。然而，这并不意味着对这些试验的法律评估，特别是在战时法方面，在实践中无关紧要，因为技术破坏能力已经存在，使用这些武器的合法性尚不明显。事实上，一些作者已经强调了使动能反卫星武器合法化的困难，或者更准确地说，对太空资产的武装袭击。有人认为，由于无法预测空间碎片的数量以及爆炸产生的空间碎片可能造成的二次附带损害（Stephens and Steer，2016），在某些情况下，动能反卫星攻击很难符合比例原则，甚至在某些情况下，攻击本身可能具有无差别性（Koplow，2009）。可以看出，反卫星武器的合法性值得怀疑，主要是因为动能攻击的影响，但有些武器旨在干扰通信系统或使用定向能量造成故障，而不会产生空间碎片，可能除了一颗非活动轨道卫星。因此，适用于动能反卫星攻击的大多数论点可能不适用于非动能反卫星攻击。在本文中，作者认为，在某些情况下使用非动能反卫星武器很难符合战争法的一般原则，尤其是瞄准规则。本文的目的在于分析在武装冲突中使用非动能反卫星武器是否符合战时法，如果不符合，那么其合法使用的条件是什么。
每月税收减免（MTD）的规范...
对于目前的父母目前的待遇，居民个人纳税人有资格索取医疗，特殊需求和照顾者费用的8,000令吉。医疗包括有限的牙齿治疗可用于拔牙，填充牙齿和清洁牙垢，但不包括整容处理，例如更换和修复涉及固结，根管和牙齿的牙齿。提议提议扩大牙科治疗的范围，包括所有类型的检查和牙科治疗费用，包括假牙齿，根管和替换和修复牙齿的治疗。在马来西亚进行的牙科治疗必须由在马来西亚牙科委员会注册并得到正式收据支持的牙科医生认证。此外，这种税收减免的范围被扩大到包括对父母的全面医学检查，限制在最高1,000令吉。根据第46（1）（c）款规定的扣除总额不得超过8,000令吉。生效日期：从评估年开始2024
EU的合格声明
所有可靠性测试均已完成，并取得了积极的结果。在最终电测试中均未检测到功能性和参数拒绝。对提交给DIE和包装的测试的样品进行的参数漂移分析显示了主要电气监视参数的良好稳定性。面向包的测试尚未证明任何关键。ESD与ST规格一致。On the basis of the overall results obtained, we can give a positive judgment on the reliability evaluation for MDmesh™ DM6 Technology 8” Wafer Front-end Capacity Extension for Automotive product, in details STHU36N60DM6AG, STH47N60DM6-7TAG,STB47N60DM6AG, STB41N40DM6AG and STI47N60DM6AG与ZVEI指南一致，在SG8”（新加坡）的Fab（新加坡）Fab（日本）和Amkor ATJ6（日本）分包商组装。将在产品STW72N60DM6AG-STWA72N60DM6AG上的结果后立即发布进一步的报告版本。
分类广告 - 西区新闻
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SDUR1060 超快塑封整流器
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人工智能与机器学习
评估 ML 算法的性能 UNIT - I：简介：AI 问题、代理和环境、代理结构、问题解决代理基本搜索策略：问题空间、无信息搜索（广度优先、深度优先搜索、深度优先与迭代深化）、启发式搜索（爬山法、通用最佳优先、A*）、约束满足（回溯、局部搜索） UNIT - II：高级搜索：构建搜索树、随机搜索、AO* 搜索实现、极小极大搜索、Alpha-Beta 剪枝基本知识表示和推理：命题逻辑、一阶逻辑、前向链接和后向链接、概率推理简介、贝叶斯定理 UNIT - III：机器学习：简介。机器学习系统，学习形式：监督学习和无监督学习，强化 – 学习理论 – 学习可行性 – 数据准备 – 训练与测试和拆分。第四单元：监督学习：回归：线性回归、多元线性回归、多项式回归、逻辑回归、非线性回归、模型评估方法。分类：支持向量机 (SVM)、朴素贝叶斯分类
大陆人工智能战略
非洲联盟人工智能 (AI) 战略是在非盟委员会基础设施和能源专员 Amani Abou-Zeid 博士以及基础设施和能源主任 Kamugisha Kazaura 博士和信息社会司司长 Waleed Hamdi 先生的领导和指导下制定的。高级数字政策官员 Souhila Amazouz 女士负责监督非盟技术团队的协调工作。该文件还受益于以下人士的实质性贡献和意见：Brian Mureverwi (AUC-ETTIM)；Gamal Eldin Ahmed A. Karrar (AUC-ICD)；Meshack Kinyua Ndiritu (AUC-ESTI)；Taye Abdulkadir (AUC-PAPS)；Jelagat Kimosop (AUC-ODG)；Lukovi Seke、Kudakwashe Dandajena 和 Mercy Fomundam (AUDA-NEPAD)；Zwelithini Eugene Xaba(ACHPR)；穆罕默德·查库尔 (AFRIPOL)； Francis Bokilo、Linda Vukani Gumede（非盟布鲁塞尔代表团）；理查德·阿波（ACSRT）； Kundai Ngwena 和 Swaraj Ram（经社理事会）； Meriem Slimani (ATU) Marie Nde Sene (西非经共体)； Guichard Tsangou-Wanvoukissa（中非经共体）；丹尼尔·穆伦齐 (EAC)；威利斯·奥塞莫 (COMESA)； George Ah-Thew 博士和 Chisepo Lungu（南部非洲发展共同体）； Abdulai Sankoh、Abiyot Sinamo、Bertrand Kisito Nga、Amr Safwat、Rachid Idriss、Eric Armel N'Doumba、Gaspar Datondji、Venuste Nimbona、NGBWA Arsene Chanel、Noha Habib、KANTIZA Marius（AI AU WG）； Gashami Jean Pierre Guy（非洲开发银行）；Olivier Gakwaya（智能非洲）； Mactar Seck 和 Dereje Ashenafi（联合国非洲经济委员会）； Rita Bissoonauth、Lydia Gachungi、Sibal Prateek、Khodeli Irakli、Salifou、Abdoulaye（联合国教科文组织）； Lishan Adam；琳达·博尼奥和雷切尔·亚当斯。非盟委员会感谢联合国教育、科学及文化组织（教科文组织）提供的技术支持。此外，来自非盟成员国、区域经济共同体和非盟专门机构的非洲专家也为丰富该战略做出了贡献。非盟人工智能 (AI) 战略由非盟执行理事会于 2024 年 7 月 18 日至 19 日在加纳共和国阿克拉举行的第 45 届常会期间通过。